最近摸鱼的时候和几个同行聊起现在的行情，发现大家都在不同程度地焦虑。天天看着各种新模型发布，感觉再写纯业务CRUD马上就要被淘汰了。但真想学AI，网上一搜全是一堆看不懂的数学公式和底层论文，看得人头皮发麻。作为一个在业务开发和数据打交道这块摸爬滚打过的人，我总结了几个咱们普通程序员（特别是主攻Java/Python、搞过后端或系统平台的兄弟）现在入局AI比较现实的方向，发出来跟佬们探讨一下，轻喷。1. 坚决别去卷的方向：底层大模型/纯算法说白了，这就不是普通人能玩的。现在去搞什么基座模型训练，那是神仙打架，大厂和顶尖实验室拿着几万张算力卡在烧钱。咱们一没算力二没那种学术背景，进去连门槛都摸不到...

boss上投了200份了，还是没有约到面试，甚至没有回复，好焦虑😖

大佬们帮我看看 👉👈

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现或验证的？我负责的边界一般分成四块：Agent 主链路、RAG 检索链路、工具调用层和效果评测。主链路包括 query 理解、路由、上下文构造、结果生成；RAG 这块包括文档清洗、切片、召回、重排和 prompt 拼接；工具调用层包括 function schema 定义、参数校验、执行封装和失败重试；评测这块包括 badcase 回流、离线测试集和线上日志分析。亲手实现的部分主要是在线链路和评测闭环，比如 query 改写、混合检索、rerank 接入、上下文压缩、工具调用编排、token 统计、失败样本分析。验证过的内容包括不同 chunk 策...